python 矩阵相乘----点乘和矩阵乘

最新推荐文章于 2024-09-30 16:48:12 发布
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分类专栏： 编程语言 文章标签： 矩阵 线性代数
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Python应用：矩阵的乘法—乘积 & 点乘
SumIris的博客
05-03 9137
Python应用：矩阵的乘法—乘积 & 点乘1. 矩阵乘积2. 矩阵点乘 #引入numpy库 import numpy as np #输入矩阵 A=np.array([[1,1],[2,2],[1,2]]) B=np.array([[1,2,1],[2,2,2]]) C=np.array([[2,1,2],[1,1,1]]) 1. 矩阵乘积 (1) np.dot() -保证前者的列数...
Python矩阵相乘
热门推荐
Dfreedom.的博客
09-25 3万+
叉乘就是矩阵的乘法，指矩阵A的第一行乘以矩阵B的第一列，各个元素对应相乘后求和作为第一个元素的值。能够进行叉乘运算的场景：A的行数等于B的列数。矩阵的点乘就是矩阵A和矩阵B各个对应元素的相乘。能够进行点乘运算的场景：①A和B的行向量个数相等；② A和B的列向量的个数相等；③ A和B的行向量和列向量都相等。在matlab里面实现点乘用“.*”，实现叉乘用“*”，非常清晰明了。但是在Python里面实现矩阵相乘时经常会报错，原因是在Python里面向量和矩阵的概念和数学里面的概念有点差异。
python中矩阵点乘
QzzBL
09-02 1136
矩阵点乘 如： w = np.array([[0.4], [1.2]]) x = np.array([range(1,6), range(5,10)]) “w * x” x * w.expand_as(x) 其实和1.的结果一样，2.也是点乘。 2021.9.02/周四 by 922 ...
python中两个矩阵之间的点乘_Python基础--数据分析库--Numpy
weixin_39598135的博客
11-22 1198
一、基础概念NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。NumPy 通常与 SciPy(Scientific Python)和 Matplotlib(绘图库)一起使用， 这种组合广泛用于替代 MatLab，是一个强大的科学计算环境，有助于我们通过 Python 学习数据科学或者机器学习...
python 矩阵点乘_Python之Numpy库基础——矩阵运算
weixin_39577964的博客
01-10 1万+
在学习线性代数时我们所接触的矩阵之间的乘法是矩阵的叉乘，有这样一个前提：若矩阵A是m*n阶的,B是p*q阶的矩阵,AB能相乘,首先得满足：n=p，即A的列数要等于B的行数。运算的方法如下图：当时学线性代数时老师教的更为直观记法：点乘则是这样：假如有a，b两个矩阵，在Matlab中我们实现点乘和叉乘的方式分别如下：a.*b %表示点乘 a*b %表示叉乘下面我们来看看python中的操作：impor...
python实现矩阵点乘和矩阵乘法
白开水
04-17 2万+
import numpy as np print('矩阵中元素的点乘') a=[[1,2],[3,4]] b=[[2,3],[4,5]] #矩阵的元素乘法，就是对应元素相乘放在对应的位置上，通过循环实现过程 c=np.multiply(a,b) print(c) print('..............') n1=len(a) n2=len(b) c1=np.zeros([n1,n2],dtyp...
python 矩阵点乘_python相乘矩阵
weixin_39593277的博客
11-29 1582
广告关闭腾讯云11.11云上盛惠 ，精选热门产品助力上云，云服务器首年88元起，买的越多返的越多，最高返5000元！鉴于最近复习线性代数计算量较大，且1800答案常常忽略一些逆阵、行列式的计算答案，故用python写出矩阵的简单计算程序，便于检查出错的步骤。 1、行列式 可自行更改阶数from numpy import * # 求行列式 ,建议：取小数点前整数 a = array(, , , ])...
Python学习-乘法操作：点乘和叉乘
图挖掘领域，新晋砖家 ☞ 未来可期，欢迎和静静一起学习交流吖
02-16 2400
目录 简介 点乘（对应元素相乘） 参考 简介 最近有点分不清点乘和叉乘。已知torch.Tensor有4种常见的乘法：*, torch.mul, torch.mm, torch.matmul. 本文抛砖引玉，简单叙述一下这4种乘法的区别，具体使用还是要参照官方文档。 点乘 a与b做*乘法，原则是如果a与b的size不同，则以某种方式将a或b进行复制，使得复制后的a和b的size相同，然后再将a和b做element-wise的乘法。（但是矩阵的话维度必须完全相同，标量和一维向量不需要管维度） .
CUDA PYTHON 矩阵相乘
Chermack的博客
07-12 2975
CUDA PYTHON 矩阵相乘一、CUDA线程索引二、CUDA矩阵计算1、卷积计算2、矩阵相乘三、CUDA共享内存四、CUDA python 矩阵相乘代码实践参考内容 一、CUDA线程索引 线程索引即如何根据线程层次中的blockId，gridId以及threadId确定线程的确切下标。可以把线程确切的下标理解为一个唯一的线程索引表示，它和线程层次中的每一个线程都是一一对应的。线程层次参看前一篇文章 CUDA PYTHON并行计算基础。例如下方图示所给出的计算方法。 对于一维的情况，如果一个Block有8
【无标题】python和Pytorch中的矩阵乘法运算总结
tanhongweibest的博客
12-14 1752
python 和Pytorch的矩阵乘法运算总结
python中矩阵乘和矩阵点乘
re_call的博客
09-17 2453
通过举例子直接看python如何实现矩阵乘和矩阵的点乘。 import numpy a = numpy.ones([3,3]) b = numpy.array([[1 ,2 ,3],[ 4 ,5 ,6],[7 ,8, 9]]) c = a*b d = numpy.multiply(a,b) f = numpy.dot(a,b) print 'c is:\n',c print 'd is:\n',d print 'f is:\n',f 运行经过如下： c is: [[1. 2. 3.] [4..
矩阵点乘与叉乘的操作，python实现
qq_23126569的博客
04-21 6061
1. 与线性代数中的矩阵乘法定义相同：np.dot() np.dot(A, B)：对于二维矩阵，计算真正意义上的矩阵乘积，即A的i行元素与B的j列元素相乘的积的和作为新矩阵的(i, j)元素；对于一维矩阵(即向量)，计算两向量的内积。 相当于Matlab中的 *，也相当于线性代数中叉乘 线性代数举例： Python代码举例 import numpy as np # 2D array A: 2 x 3 A = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # 2D array B: 3
【py】python实现矩阵的加、减、点乘、乘法
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2401_87245171的博客
09-30 1649
• np.random.uniform(0, 1, (3, 4)) 创建一个3x4的二维数组，数据值服从均匀分布。• np.random.rand(3, 4) 创建一个3x4的二维数组，数据值从0到1之间。• np.random.randn(10) 创建一个包含10个服从正态分布的随机数的数组。# (4) 对创建的test1和test2两个数组进行四则运算，加、减、点乘、矩阵乘法运算。# (2) 创建12个服从均匀分布的随机数，尺寸为3x4的二维数组test2。
python 矩阵相乘
每日提升一点点
05-30 285
c=[] t=[] for i in range(len(m)): for j in range(len(n[0])): sum=0 for k in range(len(n)): sum+=m[i][k]*n[j][k] t.append(sum) c.append(t) t=[] print(c)
python 矩阵点乘_numpy 和 tensorflow 中的各种乘法（点乘和矩阵乘）
weixin_39730263的博客
11-29 377
点乘和矩阵乘的区别：1）点乘（即“ * ”） —- 各个矩阵对应元素做乘法若 w 为 m*1 的矩阵，x 为 m*n 的矩阵，那么通过点乘结果就会得到一个 m*n 的矩阵。若 w 为 m*n 的矩阵，x 为 m*n 的矩阵，那么通过点乘结果就会得到一个 m*n 的矩阵。w的列数只能为 1 或 与x的列数相等（即n），w的行数与x的行数相等 才能进行乘法运算。2）矩阵乘 —- 按照矩阵乘法规则做运算...
Python学习笔记——矩阵乘法
12-06 224
最近编程时，遇到矩阵运算，在进行矩阵乘法运算时，发现容易发现维度错误或逻辑错误等原因带来的Error，现记录如下： 使用python进行矩阵运算，可以使用numpy专门针对矩阵的np.mat()函数构造矩阵，用这种方法构造的矩阵在默认情况下的加减乘除运算法是数学中矩阵的运算法则，np.dot(a,b)和乘法“*”的效果一致。 如果使用numpy 中的ndarray创建二维数组的方...
第三章，矩阵，02-python矩阵乘法
qq_17065591的博客
10-04 434
第三章，矩阵，02-python矩阵乘法1. 同线性代数中矩阵乘法的定义： np.dot()2. 对应元素相乘 element-wise product: np.multiply(), 或 * 搬运：Python中的几种矩阵乘法 1. 同线性代数中矩阵乘法的定义： np.dot() np.dot(A, B)：对于二维矩阵，计算真正意义上的矩阵乘积，同线性代数中矩阵乘法的定义。对于一维矩阵，计算两者的内积。见如下Python代码： import numpy as np # 2-D array: 2 x 3
python09——矩阵点乘
孙祥的博客
09-15 327
题目： 代码： # -*- coding: utf-8 -*- lines_a = int(input('请输入矩阵A的行数：')) rows_a = int(input('请输入矩阵A的列数：')) lines_b = int(input('请输入矩阵B的行数：')) rows_b = int(input('请输入矩阵B的列数：')) print('请输入矩阵A：\n') A = [] for i in range(lines_a): A.append(list(input(.
矩阵点乘代码jupyter
04-25
很抱歉，我并不知道您需要哪种语言的矩阵点乘代码。但我可以提供一个python中numpy库实现矩阵点乘的示例代码。以下是示例代码： ``` import numpy as np # 创建两个矩阵 matrix1 = np.array([[1, 2], [3, 4]]) matrix2 = np.array([[5, 6], [7, 8]]) # 矩阵点乘 result_matrix = np.dot(matrix1, matrix2) # 输出结果 print(result_matrix) ``` 上述代码中，首先我们使用numpy库创建两个矩阵matrix1和matrix2。然后使用np.dot()函数进行矩阵点乘，得到结果矩阵result_matrix。最后使用print()函数将结果输出。
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